Grammar T5

🚀 文法誤り訂正モデル

このモデルは文法誤り訂正用の初めてのモデルです。t5-base をベースに構築され、jflegデータセットを使用しています。ただし、3エポックだけ学習させたため、出力結果はそれほど良くはありません。

🚀 クイックスタート

このモデルは標準のtransformersライブラリを使って利用できます。このモデルはCPU上でも実行できるほど小さいはずです。

📦 インストール

依存関係をセットアップするには、以下のコマンドを実行します。

$ pip install transformers torch sentencepiece

💻 使用例

基本的な使用法

依存関係をセットアップしたら、このモデルを実行できます。

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model_name = 'vagmi/grammar-t5'

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

text = 'fix grammar: I am work with machine to write gooder english.'
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs['input_ids'], num_beams=2, max_length=512, early_stopping=True)
fixed = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# I am working with machine to write better english.

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスの下で公開されています。